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00_research_plan.md - 调研计划与进度

调研目标

系统性调研当前优质的 Agent Skills 和 MCP（Model Context Protocol）资源，以及发现、评估、获取它们的渠道。

调研进度

子任务	状态	关键发现
目录结构	✅ 完成	5个文档文件
MCP 官方资源	✅ 完成	Anthropic官方、17000+服务器
MCP 社区榜单	✅ 完成	punkpeye(81.3k⭐)、wong2(3.6k⭐)
MCP 平台目录	✅ 完成	Glama/Smithery/MCP.so/MCPServers.org
Smithery Skills	✅ 完成	125,937+ Skills，排行榜
LangChain Tools	✅ 完成	150+ 工具，详细分类
CrewAI Tools	✅ 完成	29 内置工具
OpenAI Agents SDK	✅ 完成	5类工具，原生MCP支持
Composio	✅ 完成	877工具包，11000+工具
Cursor Rules	✅ 完成	38k Stars，awesome-cursorrules
行业博客	✅ 完成	Simon Willison、Lilian Weng
发现渠道整理	✅ 完成	3梯队渠道体系
精选MCP列表	✅ 完成	按场景分类
最终报告	✅ 完成	综合报告

输出文件

knowledge/
├── 00_research_plan.md          ← 本文件：调研计划和进度
├── 01_mcp_ecosystem.md          ← MCP生态详细调研
├── 02_agent_skills_ecosystem.md ← Agent Skills生态详细调研
├── 03_discovery_channels.md     ← 发现/评估/获取渠道
├── 04_top_mcp_curated.md        ← 精选优质MCP服务器
└── 05_final_report.md           ← 最终综合报告（主要阅读入口）

主要调研来源

官方来源

• https://modelcontextprotocol.io/ - MCP 官方文档
• https://github.com/modelcontextprotocol/servers - 官方服务器
• https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol - MCP 发布公告
• https://smithery.ai - MCP+Skills 综合平台
• https://docs.langchain.com/oss/python/integrations/tools - LangChain Tools
• https://docs.crewai.com/concepts/tools - CrewAI Tools
• https://openai.github.io/openai-agents-python/tools/ - OpenAI Agents SDK
• https://composio.dev/toolkits - Composio 工具包

社区榜单

• https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers (81.3k ⭐)
• https://github.com/wong2/awesome-mcp-servers (3.6k ⭐)
• https://github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules (38k ⭐)
• https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents (25.9k ⭐)

目录平台

• https://glama.ai/mcp/servers (17,658+ 服务器)
• https://mcp.so (17,803+ 服务器)
• https://mcpservers.org
• https://mcp-awesome.com

行业博客

• https://simonwillison.net/2024/Nov/25/model-context-protocol/ - Simon Willison MCP评测
• https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/ - Lilian Weng Agent工具综述
• https://desktopcommander.app/blog/2025/11/25/best-mcp-servers/ - 22个最佳MCP评测